Data Migration In Hindi




Data Migration In Hindi

डेटा माइग्रेशन एक डिवाइस से दूसरे डिवाइस में डेटा ट्रांसफर करने का एक उपयोगी तरीका है. हालांकि यह बहुत आसान लग सकता है, भंडारण और डेटाबेस या प्रोग्राम में बदलाव शामिल है. किसी भी डेटा माइग्रेशन को निकालने/रूपांतरण/लोड प्रक्रिया के अर्थ में कम से कम ट्रांसफॉर्म और लोड चरणों की आवश्यकता होगी. इस पद्धति से पता चलता है कि नियोजन में, पुनर्प्राप्त की गई जानकारी कार्यों के अनुक्रम से गुजरती है और फिर इसे एक लक्ष्य स्थिति में रखा जाएगा. कंपनियां विभिन्न उद्देश्यों के लिए डेटा माइग्रेशन करती हैं, जैसे कि उन्हें एक संपूर्ण बुनियादी ढांचे को फिर से डिज़ाइन करने, डेटाबेस को अपग्रेड करने, एक नया डेटा वेयरहाउस बनाने या एक अधिग्रहण या अन्य स्रोत से नए डेटा को एकीकृत करने की आवश्यकता होती है. वर्तमान अनुप्रयोगों के साथ बैठने वाला एक और ढांचा स्थापित करते समय, डेटा प्रतिकृति अक्सर महत्वपूर्ण होती है.

डेटा माइग्रेशन क्या है?

डेटा माइग्रेशन डेटा को एक स्थान से दूसरे स्थान पर, एक प्रारूप से दूसरे में, या एक एप्लिकेशन से दूसरे में स्थानांतरित करने की प्रक्रिया है. आम तौर पर, यह डेटा के लिए एक नई प्रणाली या स्थान शुरू करने का परिणाम है. बिजनेस ड्राइवर आमतौर पर एक एप्लिकेशन माइग्रेशन या समेकन होता है जिसमें लीगेसी सिस्टम को नए एप्लिकेशन द्वारा प्रतिस्थापित या संवर्धित किया जाता है जो समान डेटासेट साझा करेंगे. इन दिनों, डेटा माइग्रेशन अक्सर शुरू हो जाते हैं क्योंकि कंपनियां ऑन-प्रिमाइसेस इंफ्रास्ट्रक्चर और एप्लिकेशन से क्लाउड-आधारित स्टोरेज और एप्लिकेशन को अपनी कंपनी को अनुकूलित या बदलने के लिए स्थानांतरित करती हैं.

डेटा मूवर्स तीन व्यापक समूहों में हैं -

एप्लिकेशन-विशिष्ट माइग्रेशन के लिए, जैसे प्लेटफ़ॉर्म अपग्रेड, डेटाबेस की प्रतिकृति और फ़ाइल कॉपी करना, होस्ट-आधारित सॉफ़्टवेयर सबसे अच्छा है.

सॉफ़्टवेयर-आधारित सरणियों का उपयोग ज्यादातर संबंधित संरचनाओं के बीच डेटा स्थानांतरित करने के लिए किया जाता है.

उनके कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर, नेटवर्क उपकरण वॉल्यूम, फ़ाइलों या डेटा के ब्लॉक को माइग्रेट करते हैं.

डेटा माइग्रेशन योजना बनाना ?

डेटा परिवर्तन के लिए एक परियोजना एक चुनौती हो सकती है क्योंकि प्रबंधकों को डेटा गोपनीयता और परियोजना के समय की रक्षा करने की आवश्यकता होती है ताकि संगठन का व्यवसाय पर सीमित प्रभाव पड़े और लागतों पर नजर रहे. डेटा के माइग्रेशन के दौरान कोई भी समस्या संगठन के व्यवसाय को प्रभावित कर सकती है, इसलिए सफल व्यावसायिक प्रक्रियाओं के लिए न्यूनतम रुकावट और डाउनटाइम सुनिश्चित करने के लिए डेटा माइग्रेशन विधि आवश्यक है. डेटा माइग्रेशन प्रोजेक्ट के दौरान जिन कारकों पर विचार किया जाना चाहिए, उनमें माइग्रेशन में कितना समय लगेगा, डाउनटाइम की आवश्यकता की मात्रा, और तकनीकी संगतता, डेटा भ्रष्टाचार, एप्लिकेशन प्रदर्शन समस्याओं और छूटे हुए डेटा हानि के कारण कंपनी का जोखिम शामिल है.

डेटा माइग्रेशन के प्रकार और इसकी चुनौतियाँ -

डेटा माइग्रेशन के प्रकार और इसकी चुनौतियाँ , एप्लिकेशन माइग्रेशन: किसी अन्य विक्रेता प्रोग्राम या प्लेटफॉर्म पर स्विच करते समय, एप्लिकेशन माइग्रेशन हो सकता है. इस दृष्टिकोण में जटिलताओं के अपने अंतर्निहित स्तर हैं क्योंकि सिस्टम अन्य प्रणालियों के साथ बातचीत करते हैं, और प्रत्येक का अपना डेटा मॉडल होता है. वर्चुअल मशीन के नियंत्रण उपकरण, ऑपरेटिंग सिस्टम और कार्यान्वयन सभी उस संदर्भ में भिन्न होंगे जिसमें प्रोग्राम बनाया या कार्यान्वित किया गया है. तकनीकी अंतराल को दूर करने के लिए, सफल प्रोग्राम माइग्रेशन में मिडलवेयर सामानों का उपयोग शामिल हो सकता है.

डेटाबेस माइग्रेशन - यदि स्टोरेज वेंडर्स को स्विच करने, डेटाबेस इन्फ्रास्ट्रक्चर को अपडेट करने या डेटाबेस को क्लाउड पर शिफ्ट करने की आवश्यकता है, तो डेटाबेस माइग्रेशन पूरा हो गया है. अंतर्निहित डेटा परिवर्तन के इस रूप में बदल जाएगा जो प्रोटोकॉल या डेटा भाषा अपडेट होने पर एप्लिकेशन परत को प्रभावित करेगा. सर्वर डेटा प्रतिकृति स्कीमा को संशोधित किए बिना डेटा के परिवर्तन से संबंधित है. कुछ मुख्य कार्यों में डेटाबेस के आकार का निर्धारण करना शामिल है ताकि यह आकलन किया जा सके कि कितना संग्रहण उपलब्ध है, सॉफ़्टवेयर की जाँच करना और रिकॉर्ड की गोपनीयता बनाए रखना. माइग्रेशन प्रक्रिया के दौरान, संगतता समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं, इसलिए प्रक्रिया को सत्यापित करना आवश्यक है.

भंडारण प्रवासन - बुनियादी ढांचे के उन्नयन के माध्यम से, भंडारण हस्तांतरण उचित है, और प्रक्रिया को पुराने या दूषित डेटा का पता लगाकर डेटा को सत्यापित करने और कम करने के लिए एक सही समय के रूप में देखा जाता है. इस विधि में डेटा ब्लॉक और फ़ाइलों को स्थानांतरित करना शामिल है, चाहे डिस्क, टेप या क्लाउड पर, एक स्टोरेज डिवाइस से दूसरे स्टोरेज डिवाइस में. भंडारण स्थानांतरण के लिए विभिन्न वस्तुएं और उपकरण हैं जो प्रक्रिया को सुचारू बनाने में मदद करते हैं. भंडारण स्थानांतरण किसी भी अनाथ भंडारण या अक्षमताओं को ठीक करने की क्षमता भी प्रदान करता है.

डेटा एकीकरण बनाम डेटा माइग्रेशन -

डेटा को माइग्रेट करना डेटा एकीकरण के साथ भ्रमित नहीं होना है. डेटा ट्रांसफर के लिए एक डिवाइस से दूसरे डिवाइस या एक वातावरण से दूसरे में डेटा ट्रांसफर या कॉपी करने की आवश्यकता होती है, जबकि डेटा का ट्रांसफॉर्मेशन विभिन्न प्रोग्रामों और संरचनाओं के बीच डेटा के मूवमेंट से संबंधित होता है. डेटा को शामिल करने वाले व्यवस्थापकों को निष्कर्षण, प्रसंस्करण और लोडिंग की तकनीक से परिचित होना चाहिए. इस पद्धति की जटिलता की अपनी अंतर्निहित परतें हैं, और प्रत्येक का अपना डेटा मॉडल है. आवेदनों को हाथ में लेने का इरादा नहीं है. वर्चुअल मशीन के नियंत्रण उपकरण, ऑपरेटिंग सिस्टम और कार्यान्वयन सभी उस संदर्भ में भिन्न होंगे जिसमें प्रोग्राम बनाया या कार्यान्वित किया गया है. तकनीकी अंतराल को दूर करने के लिए, सफल प्रोग्राम माइग्रेशन में मिडलवेयर सामानों का उपयोग शामिल हो सकता है.

यदि भंडारण प्रदाताओं को स्विच करने, डेटाबेस आर्किटेक्चर को अपग्रेड करने या डेटाबेस को क्लाउड पर माइग्रेट करने की आवश्यकता है, तो डेटाबेस स्थानांतरण पूरा हो गया है. इस प्रकार के संक्रमण में, प्रोटोकॉल या उपयोगकर्ता भाषा अद्यतन होने पर अंतर्निहित डेटा स्थानांतरित हो जाएगा और एप्लिकेशन परत को प्रभावित करेगा. सर्वर डेटा की प्रतिकृति स्कीमा को बदले बिना डेटा के संशोधन से संबंधित है. कितना कमरा उपलब्ध है, यह तय करने के लिए संग्रह का आकार निर्धारित करना, कोड की समीक्षा करना और दस्तावेज़ की गोपनीयता की रक्षा करना कुछ प्रमुख गतिविधियाँ हैं. माइग्रेशन प्रक्रिया के दौरान संगतता समस्याएं हो सकती हैं, इसलिए पहले प्रक्रिया की जांच करना आवश्यक है.

किसी अन्य विक्रेता एप्लिकेशन या प्लेटफ़ॉर्म पर जाने पर, डिवाइस माइग्रेशन हो सकता है. जब सिस्टम अन्य प्रणालियों के साथ संचार करते हैं, तो इस दृष्टिकोण की जटिलता का अपना आंतरिक स्तर होता है, और प्रत्येक का अपना डेटा मॉडल होता है.

बिग बैंग" माइग्रेशन -

बिग बैंग डेटा माइग्रेशन में संपूर्ण ट्रांज़िशन समय की एक छोटी सी विंडो के भीतर किया जाता है. जबकि डेटा ईटीएल प्रसंस्करण के माध्यम से जाता है और नए डेटाबेस में स्थानांतरित होता है, लाइव सिस्टम डाउनटाइम का सामना करते हैं. बेशक, इस रणनीति का ड्रा यह है कि यह सब एक टाइम-बॉक्सिंग इवेंट में होता है, जिसे खत्म होने में बहुत कम समय लगता है. हालाँकि, तनाव अधिक हो सकता है, क्योंकि संगठन अपनी एक संपत्ति के साथ ऑफ़लाइन चलता है. यह एक स्थापना के लिए खतरा है जो दूषित हो गया है.

डेटा माइग्रेशन को समझना: रणनीति और सर्वोत्तम अभ्यास

बड़ा डेटा वह है जो अधिकांश आधुनिक व्यवसायों को चलाता है, और बड़ा डेटा कभी नहीं सोता है. इसका मतलब है कि डेटा एकीकरण और डेटा माइग्रेशन को अच्छी तरह से स्थापित, निर्बाध प्रक्रियाओं की आवश्यकता है - चाहे डेटा इनपुट से डेटा लेक में, एक रिपॉजिटरी से दूसरे में, डेटा वेयरहाउस से डेटा मार्ट में या क्लाउड के माध्यम से माइग्रेट हो रहा हो. एक सक्षम डेटा माइग्रेशन योजना के बिना, व्यवसाय बजट से अधिक चल सकते हैं, अत्यधिक डेटा प्रक्रियाओं के साथ समाप्त हो सकते हैं, या यह पाते हैं कि उनका डेटा संचालन अपेक्षा से कम काम कर रहा है.

डेटा माइग्रेशन डेटा को एक सिस्टम से दूसरे सिस्टम में ले जाने की प्रक्रिया है. हालांकि यह बहुत सीधा लग सकता है, इसमें स्टोरेज और डेटाबेस या एप्लिकेशन में बदलाव शामिल है. एक्सट्रेक्ट/ट्रांसफ़ॉर्म/लोड (ETL) प्रक्रिया के संदर्भ में, किसी भी डेटा माइग्रेशन में कम से कम ट्रांसफ़ॉर्म और लोड चरण शामिल होंगे. इसका मतलब यह है कि निकाले गए डेटा को तैयारी में कार्यों की एक श्रृंखला से गुजरना पड़ता है, जिसके बाद इसे लक्ष्य स्थान पर लोड किया जा सकता है. संगठन कई कारणों से डेटा माइग्रेशन करते हैं. उन्हें एक संपूर्ण सिस्टम को ओवरहाल करने, डेटाबेस को अपग्रेड करने, एक नया डेटा वेयरहाउस स्थापित करने, या एक अधिग्रहण या अन्य स्रोत से नए डेटा को मर्ज करने की आवश्यकता हो सकती है. मौजूदा अनुप्रयोगों के साथ बैठने वाली किसी अन्य प्रणाली को तैनात करते समय डेटा माइग्रेशन भी आवश्यक है.

डेटा माइग्रेशन रणनीति क्यों महत्वपूर्ण है ?

डेटा माइग्रेशन के सटीक उद्देश्य के बावजूद, लक्ष्य आम तौर पर प्रदर्शन और प्रतिस्पर्धात्मकता को बढ़ाने के लिए होता है. लेकिन आपको इसे ठीक करना होगा.

कम सफल माइग्रेशन के परिणामस्वरूप गलत डेटा हो सकता है जिसमें अतिरेक और अज्ञात शामिल हैं. यह तब भी हो सकता है जब स्रोत डेटा पूरी तरह से प्रयोग करने योग्य और पर्याप्त हो. इसके अलावा, स्रोत डेटा में मौजूद किसी भी मुद्दे को तब बढ़ाया जा सकता है जब इसे एक नई, अधिक परिष्कृत प्रणाली में लाया जाए.

एक पूर्ण डेटा माइग्रेशन रणनीति एक सबपर अनुभव को रोकती है जो हल होने की तुलना में अधिक समस्याएं पैदा करती है. लापता समय सीमा और अधिक बजट के अलावा, अधूरी योजनाएँ प्रवासन परियोजनाओं को पूरी तरह से विफल कर सकती हैं. कार्य की योजना बनाने और रणनीति बनाने में, टीमों को बड़े दायरे के साथ किसी अन्य परियोजना के अधीनस्थ बनाने के बजाय प्रवास पर अपना पूरा ध्यान देने की आवश्यकता होती है. एक रणनीतिक डेटा माइग्रेशन योजना में इन महत्वपूर्ण कारकों पर विचार शामिल होना चाहिए -

डेटा को जानना - माइग्रेशन से पहले, स्रोत डेटा को एक पूर्ण ऑडिट से गुजरना पड़ता है. यदि इस चरण की उपेक्षा की जाती है तो अनपेक्षित समस्याएँ सामने आ सकती हैं.

सफाई - एक बार जब आप अपने स्रोत डेटा के साथ किसी भी समस्या की पहचान कर लेते हैं, तो उन्हें हल किया जाना चाहिए. काम के पैमाने के कारण इसके लिए अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर टूल और तृतीय-पक्ष संसाधनों की आवश्यकता हो सकती है.

रखरखाव और सुरक्षा - डेटा समय की अवधि के बाद खराब हो जाता है, जिससे यह अविश्वसनीय हो जाता है. इसका मतलब है कि डेटा की गुणवत्ता बनाए रखने के लिए नियंत्रण होना चाहिए.

शासन - डेटा गुणवत्ता पर नज़र रखना और रिपोर्ट करना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह डेटा अखंडता की बेहतर समझ को सक्षम बनाता है. इस जानकारी को तैयार करने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रियाएं और उपकरण अत्यधिक उपयोगी होने चाहिए और जहां संभव हो वहां स्वचालित कार्य होने चाहिए.

एक संरचित, चरण-दर-चरण प्रक्रिया के अलावा, डेटा माइग्रेशन योजना में परियोजना के लिए सही सॉफ़्टवेयर और टूल लाने की प्रक्रिया शामिल होनी चाहिए.

डेटा माइग्रेशन रणनीतियाँ

डेटा माइग्रेशन रणनीति बनाने के एक से अधिक तरीके हैं. किसी संगठन की विशिष्ट व्यावसायिक ज़रूरतें और ज़रूरतें सबसे उपयुक्त क्या है यह स्थापित करने में मदद करेंगी. हालाँकि, अधिकांश रणनीतियाँ दो श्रेणियों में से एक में आती हैं: "बिग बैंग" या "ट्रिकल."

"ट्रिकल" माइग्रेशन

ट्रिकल माइग्रेशन, इसके विपरीत, माइग्रेशन प्रक्रिया को चरणों में पूरा करते हैं. कार्यान्वयन के दौरान, पुरानी प्रणाली और नई को समानांतर में चलाया जाता है, जो डाउनटाइम या परिचालन रुकावटों को समाप्त करता है. रीयल-टाइम में चलने वाली प्रक्रियाएं डेटा को लगातार माइग्रेट करती रह सकती हैं. बिग बैंग दृष्टिकोण की तुलना में, ये कार्यान्वयन डिजाइन में काफी जटिल हो सकते हैं. हालांकि, अतिरिक्त जटिलता - अगर सही तरीके से की जाती है - आमतौर पर जोखिमों को कम करने के बजाय उन्हें कम करती है.

डेटा माइग्रेशन के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

आप चाहे जिस भी कार्यान्वयन पद्धति का पालन करें, ध्यान में रखने के लिए कुछ सर्वोत्तम प्रथाएं हैं:

निष्पादित करने से पहले डेटा का बैकअप लें. यदि कार्यान्वयन के दौरान कुछ गलत हो जाता है, तो आप डेटा खोने का जोखिम नहीं उठा सकते. सुनिश्चित करें कि बैकअप संसाधन हैं और आगे बढ़ने से पहले उनका परीक्षण किया गया है. रणनीति पर टिके रहें. बहुत सारे डेटा प्रबंधक एक योजना बनाते हैं और जब प्रक्रिया "बहुत" सुचारू रूप से चलती है या जब चीजें हाथ से निकल जाती हैं तो इसे छोड़ देते हैं. प्रवासन प्रक्रिया जटिल हो सकती है और कभी-कभी निराशाजनक भी हो सकती है, इसलिए उस वास्तविकता के लिए तैयार रहें और फिर योजना पर टिके रहें. टेस्ट, टेस्ट, टेस्ट. योजना और डिजाइन चरणों के दौरान, और पूरे कार्यान्वयन और रखरखाव के दौरान, यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा माइग्रेशन का परीक्षण करें कि आप अंततः वांछित परिणाम प्राप्त करेंगे.

डेटा माइग्रेशन को कठिन और जोखिम भरा क्यों माना जाता है?

संक्षिप्त उत्तर "डेटा गुरुत्वाकर्षण" है. हालांकि डेटा ग्रेविटी की अवधारणा कुछ समय के लिए आसपास रही है, लेकिन क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर में डेटा माइग्रेशन के कारण चुनौती अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है. संक्षेप में, डेटा गुरुत्वाकर्षण एक रूपक है जो वर्णन करता है:

जैसे-जैसे यह बढ़ता है, डेटा अन्य डेटा को अपनी ओर कैसे आकर्षित करता है

डेटा को व्यवसाय में कैसे एकीकृत किया जाता है

समय के साथ डेटा कैसे अनुकूलित होता है

एप्लिकेशन और डेटा को अधिक लाभकारी वातावरण में ले जाने के लिए, गार्टनर डेटा गुरुत्वाकर्षण पर काबू पाने के साधन के रूप में डेटा और एप्लिकेशन को "विघटन" करने की सलाह देते हैं. डेटा और एप्लिकेशन जटिलताओं को हल करने के लिए प्रोजेक्ट की शुरुआत में समय देकर, फर्म अपने डेटा प्रबंधन में सुधार कर सकते हैं, एप्लिकेशन गतिशीलता को सक्षम कर सकते हैं और डेटा गवर्नेंस में सुधार कर सकते हैं.

मुख्य मुद्दा यह है कि प्रत्येक एप्लिकेशन डेटा प्रबंधन स्तर में एप्लिकेशन लॉजिक के तत्वों को पेश करके डेटा प्रबंधन को जटिल बनाता है, और प्रत्येक अगले डेटा उपयोग के मामले के प्रति उदासीन है. व्यावसायिक प्रक्रियाएं अलग-अलग डेटा का उपयोग करती हैं और फिर अगली प्रक्रिया के लिए एकीकरण को छोड़कर, अपने स्वयं के स्वरूपों को आउटपुट करती हैं. इसलिए, एप्लिकेशन डिज़ाइन, डेटा आर्किटेक्चर और व्यावसायिक प्रक्रियाओं को सभी को एक-दूसरे का जवाब देना चाहिए, लेकिन अक्सर इनमें से एक समूह बदलने में असमर्थ या अनिच्छुक होता है. यह एप्लिकेशन प्रशासकों को आदर्श और सरल वर्कफ़्लोज़ को दरकिनार करने के लिए मजबूर करता है, जिसके परिणामस्वरूप उप-इष्टतम डिज़ाइन होते हैं. और, हालांकि उस समय समाधान आवश्यक हो सकता है, इस तकनीकी ऋण को अंततः डेटा माइग्रेशन या एकीकरण परियोजनाओं के दौरान संबोधित किया जाना चाहिए.

इस जटिलता को देखते हुए, डेटा माइग्रेशन को "रणनीतिक हथियार" की स्थिति में बढ़ावा देने पर विचार करें ताकि इसे जागरूकता और संसाधनों का सही स्तर मिल सके. यह सुनिश्चित करने के लिए कि परियोजना पर ध्यान देने की आवश्यकता है, प्रवासन के सबसे उत्तेजक तत्व पर ध्यान केंद्रित करें - तथ्य यह है कि विरासत प्रणाली को बंद कर दिया जाएगा - और आपके पास प्रमुख हितधारकों का ध्यान होगा, गारंटीकृत.

डेटा माइग्रेशन के प्रकार -

सिस्टम को अपग्रेड करने या डेटा सेंटर को क्लाउड में विस्तारित करने के कई व्यावसायिक लाभ हैं. कई फर्मों के लिए, यह एक बहुत ही स्वाभाविक विकास है. क्लाउड का उपयोग करने वाली कंपनियां उम्मीद कर रही हैं कि वे अपने कर्मचारियों को व्यावसायिक प्राथमिकताओं, ईंधन शीर्ष-पंक्ति विकास, चपलता बढ़ाने, पूंजीगत व्यय को कम करने और मांग पर केवल उनकी आवश्यकता के लिए भुगतान करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं. हालांकि, किए गए प्रवासन का प्रकार यह निर्धारित करेगा कि अन्य परियोजनाओं पर काम करने के लिए आईटी कर्मचारियों को कितना समय दिया जा सकता है. सबसे पहले, आइए प्रवास के प्रकारों को परिभाषित करें:

भंडारण प्रवास. मौजूदा सरणियों से डेटा को अधिक आधुनिक में स्थानांतरित करने की प्रक्रिया जो अन्य प्रणालियों को इसे एक्सेस करने में सक्षम बनाती है. क्लोनिंग, स्नैपशॉट और बैकअप और डिजास्टर रिकवरी जैसी अपेक्षित डेटा प्रबंधन सुविधाओं को सक्षम करते हुए काफी तेज प्रदर्शन और अधिक लागत प्रभावी स्केलिंग प्रदान करता है.

बादल प्रवास. डेटा, एप्लिकेशन या अन्य व्यावसायिक तत्वों को ऑन-प्रिमाइसेस डेटा सेंटर से क्लाउड या एक क्लाउड से दूसरे क्लाउड पर ले जाने की प्रक्रिया. कई मामलों में, इसमें स्टोरेज माइग्रेशन भी शामिल होता है.

एप्लिकेशन माइग्रेशन. एक एप्लिकेशन प्रोग्राम को एक वातावरण से दूसरे वातावरण में ले जाने की प्रक्रिया. इसमें संपूर्ण एप्लिकेशन को ऑन-प्रिमाइसेस आईटी केंद्र से क्लाउड पर ले जाना, बादलों के बीच घूमना, या एप्लिकेशन के अंतर्निहित डेटा को सॉफ़्टवेयर प्रदाता द्वारा होस्ट किए गए एप्लिकेशन के नए रूप में स्थानांतरित करना शामिल हो सकता है.

शीर्ष 10 डेटा माइग्रेशन चुनौतियां -

भले ही डेटा माइग्रेशन दशकों से आईटी जीवन का एक तथ्य रहा है, फिर भी हर साल डरावनी कहानियां सामने आती हैं. यहाँ शीर्ष 10 चुनौतियाँ हैं जिनका सामना फर्मों को डेटा स्थानांतरित करने में करना पड़ता है:

प्रमुख हितधारकों से संपर्क नहीं करना. माइग्रेशन के आकार से कोई फर्क नहीं पड़ता, कहीं न कहीं कोई है, जो आपके द्वारा स्थानांतरित किए जा रहे डेटा की परवाह करता है. उन्हें ट्रैक करें और कार्य पर जाने से पहले इस परियोजना की आवश्यकता और उन पर पड़ने वाले प्रभाव की व्याख्या करें. यदि आप नहीं करते हैं, तो आप निश्चित रूप से किसी न किसी स्तर पर उनसे सुनेंगे, और संभावना अच्छी है कि वे आपकी समयरेखा को बाधित कर देंगे.

व्यवसाय के साथ संवाद नहीं करना. एक बार जब आप हितधारकों को परियोजना के बारे में बता देते हैं, तो उन्हें अपनी प्रगति से अवगत कराना सुनिश्चित करें. हर हफ्ते एक ही दिन एक स्थिति रिपोर्ट प्रदान करना सबसे अच्छा है, खासकर अगर चीजें पटरी से उतर जाती हैं. प्रभावित सभी लोगों के साथ विश्वास बनाने में नियमित संचार एक लंबा रास्ता तय करता है.

डेटा गवर्नेंस का अभाव. सुनिश्चित करें कि आप इस बारे में स्पष्ट हैं कि सोर्स सिस्टम से डेटा बनाने, स्वीकृत करने, संपादित करने या हटाने का अधिकार किसके पास है, और दस्तावेज़ को आपकी परियोजना योजना के हिस्से के रूप में लिखित रूप में है.

विशेषज्ञता का अभाव. हालांकि यह एक सीधा काम है, लेकिन डेटा को स्थानांतरित करने में बहुत जटिलता शामिल है. उत्कृष्ट संदर्भों के साथ एक अनुभवी पेशेवर होने से प्रक्रिया को सुचारू रूप से चलने में मदद मिलती है.

नियोजन की कमी. औसतन, परिवार अपनी छुट्टियों की योजना बनाने में 10 से 20 घंटे खर्च करते हैं, जबकि आईटी टीमें उस समय का आधा समय एक छोटे डेटा प्रवास की योजना बनाने में लगा सकती हैं. घंटों की योजना हमेशा सफलता की गारंटी नहीं देती है, लेकिन एक ठोस डेटा माइग्रेशन योजना होने से वास्तव में डेटा को स्थानांतरित करने में घंटों की बचत होती है.

अपर्याप्त डेटा प्रस्तुत करने का सॉफ्टवेयर और कौशल. यदि यह एक बड़ा प्रवास (लाखों रिकॉर्ड या सैकड़ों टेबल) है, तो प्रथम श्रेणी के डेटा गुणवत्ता सॉफ़्टवेयर में निवेश करें और सहायता के लिए एक विशेषज्ञ फर्म को काम पर रखने पर विचार करें. अच्छी खबर: लागत बचाने में मदद के लिए एक बाहरी फर्म शायद आपको सॉफ्टवेयर किराए पर देगी.

लक्ष्य के लिए सही विनिर्देशों की प्रतीक्षा कर रहा है. यदि कार्यान्वयन टीम डिजाइन मानदंड को छांट रही है, तो चरण 2 और 3 के साथ दबाएं. लक्ष्य की तैयारी परियोजना में बाद में मायने रखेगी, लेकिन इसे अभी आपको रोकने न दें.

अप्रमाणित प्रवासन पद्धति. यह सुनिश्चित करने के लिए कुछ शोध करें कि डेटा आंदोलन प्रक्रिया ने आपकी जैसी अन्य फर्मों के लिए अच्छा काम किया है. एक विक्रेता द्वारा दी जाने वाली सामान्य प्रक्रिया को स्वीकार करने के प्रलोभन का विरोध करें.

आपूर्तिकर्ता और परियोजना प्रबंधन. विक्रेताओं और परियोजनाओं का प्रबंधन किया जाना चाहिए. यदि आप अभी भी अपना दैनिक कार्य कर रहे हैं, तो सुनिश्चित करें कि आपके पास परियोजना और किसी भी संबंधित आपूर्तिकर्ता को प्रबंधित करने का समय है.

क्रॉस-ऑब्जेक्ट निर्भरता. आज उपलब्ध डेटा प्रबंधन टूल की तकनीक और क्षमताओं के साथ, एक आश्रित डेटासेट के बारे में सीखना अभी भी चौंकाने वाला है जो मूल योजना में शामिल नहीं था. चूंकि क्रॉस-ऑब्जेक्ट निर्भरताएं अक्सर माइग्रेशन प्रक्रिया में बहुत देर तक खोजी नहीं जाती हैं, इसलिए उनके लिए एक आकस्मिकता का निर्माण करना सुनिश्चित करें ताकि आपकी संपूर्ण डिलीवरी तिथि समाप्त न हो.

डेटा माइग्रेशन बनाम डेटा एकीकरण -

डेटा माइग्रेशन उदाहरण पर चर्चा करने के बाद, अब हम डेटा माइग्रेशन बनाम एकीकरण के बीच के अंतर पर चर्चा कर सकते हैं. डेटा एकीकरण डेटा को एकीकृत करने के उद्देश्य से कई विषम स्रोतों से डेटा एकत्र करने और एकीकृत करने की प्रक्रिया है. दूसरी ओर, डेटा माइग्रेशन प्रक्रिया में सूचना की आवाजाही शामिल होती है. यह स्थानांतरण या आंदोलन कई तरीकों से हो सकता है, जैसे डेटा स्टोरेज सिस्टम, सिस्टम माइग्रेशन और डेटाबेस माइग्रेशन. दो प्रक्रियाओं के बीच प्रमुख अंतर डेटा एकीकरण में है; अलग-अलग डेटा को एक साथ लाया जाता है, जबकि डेटा माइग्रेशन में डेटा माइग्रेशन सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके डेटा को एक स्थान से दूसरे स्थान पर स्थानांतरित किया जाता है.